Data Scientist (Trust and Fraud)

Dołącz do Grab, wiodącej superaplikacji Azji Południowo-Wschodniej, i bądź częścią firmy zaangażowanej w poprawę życia milionów ludzi w regionie. Dzięki naszej kompleksowej ofercie codziennych usług, takich jak dostawy, mobilność, usługi finansowe i korporacyjne, dążymy do stworzenia ekonomicznych możliwości dla ludzi Azji Południowo-Wschodniej. Kierując się zasadami The Grab Way—Heart, Hunger, Honour, and Humility—pracujemy niestrudzenie, aby poprawić każdy aspekt życia wszystkich.

Zespół Trust, Identity, and Safety w Grab działa jako strażnicy wszystkich naszych użytkowników. Wykorzystując bogate zbiory danych, nasz zespół ds. nauki o danych rozwiązuje problemy od bezpieczeństwa po oszustwa. Jesteśmy zespołem działającym praktycznie, zarządzającym całym cyklem życia danych: od przetwarzania danych po równoważenie złożoności modelu i wdrażanie produkcyjne.

Szukamy doświadczonego Data Scientist, który pomoże wykrywać i redukować ryzyko i oszustwa. Jeśli pasjonuje Cię rozwiązywanie skomplikowanych problemów z natychmiastowym wpływem na rzeczywistość, chcemy cię w naszym zespole!

• Rozwijanie głębokiego zrozumienia i intuicji w zachowaniach naszych użytkowników, aby zidentyfikować pojawiające się trendy oszustw.
• Opracowywanie i doskonalenie modeli uczenia maszynowego do wykrywania ryzyka i oszustw.
• Współpraca z zespołami produktowymi, ryzyka, zgodności i inżynieryjnymi w celu zarządzania całym cyklem życia modeli, od projektowania i implementacji po wdrożenie.
• Praca samodzielna lub w zespołach w celu rozwiązywania złożonych problemów.
• Innowacyjne i nieszablonowe myślenie we wszystkich możliwych perspektywach.

Wymagania

Musisz mieć

• Tytuł magistra informatyki, elektrotechniki/inżynierii komputerowej, inżynierii systemów przemysłowych, matematyki/statystyki lub pokrewnych dyscyplin technicznych.
• Biegłość w językach programowania takich jak Python, R, Java lub C++.
• Silna znajomość uczenia maszynowego, w tym klasyfikacji, klasteryzacji i wykrywania anomalii.
• Doświadczenie w ETL, selekcji cech, optymalizacji hiperparametrów, walidacji modelu i wizualizacji.
• Doświadczenie z narzędziami takimi jak Scikit-Learn, Pandas i XGBoost.
• Doświadczenie z frameworkami głębokiego uczenia takimi jak TensorFlow lub PyTorch.
• Głębokie zrozumienie i doświadczenie z algorytmami modelowania predykcyjnego.
• Umiejętność współpracy z innymi zespołami i departamentami w celu dostarczania znaczących rozwiązań.
• Motywacja do samodzielnego uczenia się i dzielenia się wiedzą z członkami zespołu.
• Skrupulatność i efektywne zarządzanie czasem w dynamicznym i szybkim środowisku.

Mile widziane

• Głębokie zrozumienie obszaru oszustw z praktyczną wiedzą na temat oszustw, płatności i ryzyka, zwłaszcza w produktach technologicznych.
• Ostatnie doświadczenie w programowaniu w środowisku produkcyjnym.
• Doświadczenie z bazami danych grafowych.
• Doświadczenie z sieciami RNN/LSTM lub Graph Neural Network